コードから会話まで：LLMの仕組みとは？

大規模言語モデル（LLM）は、人間のようなテキストを理解・生成できる高度な生成AIシステムです。インターネットから集めた数百万ギガバイトのテキストデータでトレーニングされており、人間の言語を認識して解釈できます。ChatGPTなどのLLMを活用したイノベーションは広く知られるようになり、生成AIを誰もが利用しやすくしています。

世界のLLM市場は2034年までに856億ドルに達すると予測されており、多くの組織が業務機能全体へのLLM導入に注力しています。

この記事では、大規模言語モデルの仕組みと、さまざまな業界での用途について解説します。

図1. LLMsはディープラーニングアルゴリズムを使ってテキストを生成・理解します。

大規模言語モデルの進化#

大規模言語モデルの歴史は数十年にわたり、研究上の飛躍や興味深い発見に満ちています。基本概念を詳しく見ていく前に、特に重要な節目をいくつか紹介します。

LLMsの開発における主な節目を簡単に見てみましょう。

• 1960年代： Joseph Weizenbaumは、初期のチャットボットの1つであるELIZAを開発しました。ELIZAはパターンマッチングを使用していました。これは、システムがユーザー入力内のキーワードを検出して応答し、基本的な会話を模倣する手法です。
• 1990年代： テキストや音声などのシーケンシャルデータを処理するために、リカレントニューラルネットワーク（RNNs）が開発されました。過去の入力を記憶できましたが、長いシーケンスの処理は苦手でした。この問題に対処するため、長短期記憶（LSTM）ネットワークが開発されました。
• 2014年： LSTMsをよりシンプルかつ高速にしたバージョンとして、ゲート付きリカレントユニット（GRUs）が登場しました。同じ頃、アテンション機構が開発され、AIがシーケンスの最も重要な部分に注目して、より適切に理解できるようになりました。
• 2017年：Transformerアーキテクチャは、マルチヘッドアテンションと並列処理を使った新しいテキスト処理手法を導入しました。RNNとは異なり、Transformerは系列全体を一度に分析できるため、処理速度が速く、文脈の理解にも優れていました。

2018年以降、BERT（双方向エンコーダー表現）やGPT（生成事前学習Transformer）などのモデルでTransformerが使われており、BERTは情報が順方向と逆方向の両方に流れる双方向処理を導入しました。こうした進歩により、これらのモデルが自然言語を理解し生成する能力は大幅に向上しました。

図2。大規模言語モデルの進化。

LLMの仕組み#

LLM（大規模言語モデル）の仕組みを理解するには、まずLLMが何なのかを明確にすることが重要です。

LLMは基盤モデルの一種であり、大規模なデータセットでトレーニングされた汎用AIシステムです。これらのモデルは特定のタスク向けにファインチューニングでき、人間の文章を模倣する方法でテキストを生成するよう設計されています。LLMは最小限のプロンプトから予測を行うことに優れており、人間の入力に基づくコンテンツ作成のため、生成AIで広く使われています。文脈を推測し、一貫性のある関連性の高い回答を提示し、言語を翻訳し、テキストを要約し、質問に答え、創作を支援し、コードの生成やデバッグまで行えます。

LLMは非常に大規模で、数十億個のパラメーターを使って動作します。パラメーターはモデルがトレーニング中に学習する内部の重みであり、受け取った入力に基づいて出力を生成できるようにします。一般に、パラメーター数が多いモデルほど高い性能を発揮する傾向があります。

2024年に利用されていた代表的なLLMの例を紹介します。

• GPT-4o：2024年5月にリリースされたGPT-4oは、OpenAIのマルチモーダルモデルです。テキスト、画像、音声、動画の入力を処理できます。
• Claude 3.5：2024年6月にAnthropicが発表したClaude 3.5は、Claude 3シリーズを基盤としており、自然言語処理と問題解決の能力が向上しています。
• Llama 3：MetaのLlama 3シリーズは2024年4月にリリースされ、最大700億個のパラメーターを持つモデルが含まれています。これらのオープンソースモデルは、コスト効率の高さと、さまざまなベンチマークでの優れた性能で知られています。
• Gemini 1.5：2024年2月にGoogle DeepMindが発表したGemini 1.5は、テキスト、画像、その他のデータ形式を扱えるマルチモーダルモデルです。

LLMを構成する主な要素#

大規模言語モデル（LLMs）には、ユーザーのプロンプトを理解して応答するために連携する、いくつかの主要な構成要素があります。これらの一部はレイヤーとして構成され、各レイヤーが言語処理パイプライン内の特定のタスクを処理します。

たとえば、埋め込み層は単語や単語の一部を数値ベクトルに変換し、それらの関係性を表現します。

これを基盤として、フィードフォワード層がベクトルを分析してパターンを見つけます。一方、位置エンコーディングはモデルが単語の順序を把握できるようにします。

もう1つの重要な要素はアテンション機構です。アテンション機構は、入力の中でも特に関連性の高い部分にモデルが注目できるようにし、重要度の低い部分よりもキーワードやフレーズを優先します。「The cat sat on the mat」をフランス語に翻訳する場合、アテンション機構は「cat」を「le chat」に、「mat」を「le tapis」に対応付け、文の意味を保ちます。これらの要素は連携して、段階的にテキストを処理・生成します。

さまざまな種類のLLM#

すべてのLLMは同じ基礎的な構成要素を共有していますが、特定の用途に合わせて構築・調整できます。LLMの種類と、それぞれの特徴をいくつか紹介します。

• ゼロショットモデル：これらのモデルは、特定のタスク向けに学習していなくても、そのタスクに対応できます。学習で得た一般知識を使って新しいプロンプトを理解し、追加学習なしで予測します。
• ファインチューニング済みモデル：ファインチューニング済みモデルは汎用モデルを基盤とし、特定のタスク向けに追加学習したものです。この追加学習により、専門的な用途で高い効果を発揮します。
• マルチモーダルモデル：これらの高度なモデルは、テキストや画像など、複数種類のデータを処理・生成できます。テキストと視覚的理解の組み合わせを必要とするタスク向けに設計されています。画像内の物体を特定できるモデルもあり、VLM Leaderboardでは実世界の検出データセットを使ってその能力を測定しています。

自然言語処理とLLMの関係#

自然言語処理（NLP）は、機械が人間の言語を理解して扱うのに役立ちます。一方、生成AIはテキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツの作成に重点を置いています。大規模言語モデル（LLMs）は、この2つの分野を結び付けます。NLPの技術を使って言語を理解し、その後、生成AIを適用して独創的で人間らしい応答を作成します。この組み合わせにより、LLMsは言語を処理し、創造的で意味のあるテキストを生成できるため、会話、コンテンツ作成、翻訳などのタスクに役立ちます。NLPと生成AIの両方の強みを組み合わせることで、機械が自然で直感的な方法でコミュニケーションできるようになります。

図3。生成AI、NLP、LLMsの関係。

さまざまな業界におけるLLMの活用#

LLMとは何か、その仕組みを確認したところで、LLMの可能性を示すさまざまな業界の活用例を見ていきましょう。

リーガルテックにおけるLLMの活用#

AIモデルは法務業界を変革しており、LLMsによって法律文書の調査や起草といった業務が弁護士にとって大幅に迅速になりました。法律や過去の判例などの法的文書をすばやく分析し、弁護士が必要とする情報を見つけるために活用できます。また、契約書や遺言書などの法的文書の作成も支援できます。

興味深いことに、LLMは研究や文書の下書きだけでなく、法令遵守の徹底やワークフローの効率化にも役立つツールです。組織はLLMを使って潜在的な違反を特定し、是正策を提案することで、規制への準拠を支援できます。契約書のレビューでは、重要な詳細を強調し、リスクや誤りを特定して、変更を提案できます。

図4. 法務調査にLLMsを活用する方法の概要。

小売・Eコマース：LLMsを活用したAIチャットボット#

LLMは、過去の購入履歴、閲覧習慣、ソーシャルメディアでの活動などの顧客データを分析し、パターンや傾向を見つけられます。これにより、商品のパーソナライズされたおすすめを作成できます。LLMを統合したアプリケーションは、商品選び、カートへの追加、購入手続きの完了などを支援し、顧客の購入プロセスを案内できます。

さらに、LLMベースのチャットボットは、商品、サービス、配送に関する一般的な顧客の問い合わせに回答できます。これにより、カスタマーサービス担当者はより複雑な問題に対応できます。好例がAmazonのAIチャットボット、Rufusです。RufusはLLMを使って商品レビューの要約を生成します。また、顧客に衣服のサイズを提案することもできます。

研究・学術分野におけるLLMs#

LLMのもう1つの興味深い用途は教育分野です。LLMは学生向けの練習問題や小テストを生成し、学習をよりインタラクティブにできます。

学校の教科書でファインチューニングすると、LLMはパーソナライズされた学習体験を提供し、学生が自分のペースで学び、難しいと感じるトピックに集中できるようにします。教師もLLMを使って、作文やテストなどの課題を採点できます。これにより時間を節約し、授業のほかの側面に集中できます。

さらに、これらのモデルは教科書や学習教材をさまざまな言語に翻訳し、学生が母語で教育コンテンツを利用できるよう支援します。

図5. LLMを使ったテキスト翻訳の例。

大規模言語モデルのメリットとデメリット#

LLMsは自然言語を理解し、要約や翻訳などのタスクを自動化し、コーディングを支援するなど、多くのメリットをもたらします。さまざまな情報源の情報を組み合わせ、複雑な問題を解決し、多言語コミュニケーションを支援できるため、多くの業界で役立ちます。

一方で、誤情報を広めるリスク、現実的だが虚偽のコンテンツ作成に関する倫理的懸念、重要な分野で時折発生する不正確さなどの課題もあります。さらに、環境への影響も大きくなる可能性があります。2019年のある研究では、単一の大規模モデルのトレーニングによって、自動車5台が生涯に排出する量と同程度の炭素が排出される可能性があると推定されました。こうした制約と利点のバランスを取ることが、責任ある活用の鍵となります。

重要なポイント#

大規模言語モデルは、機械が人間のようなテキストを理解・作成しやすくすることで、生成AIの利用方法を変えつつあります。文書の起草、商品のおすすめ、パーソナライズされた学習体験の作成などを通じて、法律、小売、教育などの業界の効率化に役立っています。

LLMには、時間の節約やタスクの簡素化など多くの利点がありますが、精度の問題、倫理的な懸念、環境への影響などの課題もあります。こうしたモデルの性能が向上するにつれ、日常生活や職場で果たす役割はさらに大きくなると見込まれます。

詳しくは、GitHubリポジトリをご覧いただき、コミュニティにご参加ください。ソリューションページでは、自動運転車や農業におけるAIの活用例をご紹介しています。